(57)【要約】本発明は、細胞構造、特に細胞組織の細胞を判別するための方法であって、上記細胞構造のインピーダンスの周波数スペクトルを判定するステップ（１２）と、ＣＰＥ（定位相要素：ｃｏｎｓｔａｎｔ  ｐｈａｓｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ（３０）を含む細胞構造のインピーダンスの少なくとも１つのモデルを定義するステップ（２２）と、上記スペクトルと上記細胞構造のインピーダンスの各モデルの相関を最適化するＣＰＥ（３０）のインピーダンスを判定するステップ（４４）と、上記ＣＰＥのインピーダンス（３０）からまたは複数の上記ＣＰＥ（３０）のインピーダンスから、上記細胞構造の細胞に関する情報の項目を推定するステップ（６６）とを含む、方法に関する。また本発明は、細胞構造の細胞を判別するための方法を実施するシステムに関する。【選択図】図８
2019502931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を判定するための方法であって、前記方法が、
前記細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値を、細胞の少なくとも１つの既知の種類および／または状態に関して判定した少なくとも１つの参照値と比較することと、
前記細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を、少なくともこの比較に基づき判定することと
を含み、
前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、擬似静電容量を有する第１のＣＰＥ（定位相要素：ｃｏｎｓｔａｎｔ  ｐｈａｓｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ）を少なくとも含む細胞構造のインピーダンスの少なくとも１つの等価回路のモデルに基づき、前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、少なくとも、前記第１のＣＰＥの擬似静電容量および前記等価回路のモデルの少なくとも１つの電気抵抗量（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ｒｅｓｉｓｔｉｖｉｔｙ  ｑｕａｎｔｉｔｙ）に依拠する、方法。
【請求項２】
前記細胞構造の少なくとも１つのインピーダンススペクトルに基づく実効静電容量を表す値を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
数理最適化方法を考慮して、インピーダンススペクトルを最良に適合する等価回路のモデルのパラメータを判定することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記インピーダンススペクトルを測定することを含む、請求項２および３のうち１項に記載の方法。
【請求項５】
前記インピーダンススペクトルを、約１０３Ｈｚ〜１０８Ｈｚの範囲の周波数で測定する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記インピーダンススペクトルを、約１０４Ｈｚ〜１０７Ｈｚの範囲の周波数で測定する、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
細胞構造の実効静電容量を表す少なくとも１つの値を、複数の既知の細胞の種類に関して判定した複数の参照値と比較することと、前記細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類を、少なくともこの比較に基づき判定することとを含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の既知の細胞種が、少なくとも３つの細胞種を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも３つの細胞種が、内皮細胞、平滑筋細胞、および血小板を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記細胞の状態が、癌性の細胞および非癌性の細胞を含む、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記細胞構造の実効静電容量を表す少なくとも１つの値を、前記複数の既知の細胞の状態に関して判定した複数の参照値と比較することと、前記細胞構造の細胞の少なくとも１つの状態を、少なくともこの比較に基づき判定することとを含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記状態が、炎症性の状態、癌性の状態、健常な状態、および幹細胞の未分化した状態または分化した状態のうちの少なくとも１つである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
周波数スペクトルを、ｉｎ  ｖｉｖｏで測定する、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記周波数スペクトルを、哺乳類におけるｉｎ  ｖｉｖｏで判定する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記細胞構造が、ステントの近くにある、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
周波数スペクトルを、ｉｎ  ｖｉｔｒｏで測定する、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記周波数スペクトルを、少なくとも４つの電極で判定する、請求項１３〜１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記第１のＣＰＥが、
【数１】
2019502931.tif 000021
（式中、
Ｑ０が、ＣＰＥ（ｃｏｎｔａｎｔ  ｐｈａｓｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ）の擬似静電容量であり、αが、０〜１の間の実数であり、前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、少なくともＱ０およびαに依拠する）
の形態でインピーダンスを有する膜のＣＰＥ：ＣＰＥｍである、請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値がＣｅｆｆ／Ｓであり、式中、Ｓが、どの実効静電容量を計算するかに基づきインピーダンススペクトルを測定するための電極の全表面である、請求項１〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値が、ｌｏｇ（Ｃｅｆｆ）である、請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
前記等価回路のモデルが、二重層のＣＰＥ：ＣＰＥｄｌである第２のＣＰＥを含む、請求項１〜２０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記等価回路のモデルが、抵抗器Ｒ２により分路した前記インピーダンス
【数２】
2019502931.tif 000022
の第１のＣＰＥにより構成された分路回路、および前記分路回路と直列の抵抗器Ｒ１を含む、請求項１〜２１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
前記等価回路が、前記抵抗器Ｒ１と直列の第２のＣＰＥをさらに含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、式
【数３】
2019502931.tif 000023
により得られる、請求項２２または２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、式
【数４】
2019502931.tif 000024
により得られる、請求項２２または２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記実効静電容量が、少なくとも、前記第１のＣＰＥの表面分布モデルに基づき判定される、請求項１〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
前記実効静電容量が、少なくとも、前記第１のＣＰＥの厚さ分布モデルに基づき判定される、請求項１〜２６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
前記細胞構造の組成と、
前記細胞構造に存在する細胞の層の数と
に関連する少なくとも１つの情報を、少なくとも前記比較に基づき送達することを含む、
請求項１〜２７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
外科装置の埋め込み後の治癒をモニタリングするための方法であって、前記外科装置の近くの細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を判定し、前記治癒過程の展開を表すための、請求項１〜２８のいずれか１項に記載の方法を行うことを含む、方法。
【請求項３０】
前記外科装置が、ステント、スキャフォールド、グラフト、カテーテル、ガイドワイヤー、プローブ、閉鎖装置、心臓弁、ペースメーカー、ＩＣＤのうちの１つである、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
少なくとも１つの刺激に対する細胞構造の応答を評価するための方法であって、前記少なくとも１つの刺激に対する応答を表す、細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を判定するための請求項１〜２８のいずれか１項に記載の方法を行うことを含む、方法。
【請求項３２】
前記刺激が、化学的、生化学的、または生物学的な刺激である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
特に請求項１〜３２のいずれか１項に記載の方法を行うためのシステムであって、
細胞構造のインピーダンススペクトルを測定するための少なくとも１対の電極を含む測定手段と、
前記細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値を計算するよう構成された計算手段であって、前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、擬似静電容量を有する第１のＣＰＥを少なくとも含む前記細胞構造のインピーダンスの少なくとも１つの等価回路のモデルに基づくものであり、前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、少なくとも、前記第１のＣＰＥの擬似静電量および前記等価回路のモデルの少なくとも１つの電気抵抗量に依拠する、計算手段と
を含む、システム。
【請求項３４】
前記計算手段がさらに、前記細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値を、少なくとも１つの既知の細胞の種類および／または状態に関して判定した少なくとも１つの参照値と比較することと、前記細胞構造の少なくとも１つの種類および／または状態を、少なくともこの比較に基づき判定することとのために構成されている、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
埋め込み可能な外科装置である、請求項３３または３４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記測定手段および無線送信機を含む埋め込み可能な外科装置を含み、前記計算手段が、前記埋め込み可能な外科装置の外にあり、前記無線送信機により送信されるデータを受信する受信機を含む、請求項３３または３４に記載の装置。
【請求項３７】
前記埋め込み可能な外科装置が、ステント、スキャフォールド、グラフト、カテーテル、ガイドワイヤー、プローブ、閉鎖装置、心臓弁、ペースメーカー、ＩＣＤのうちの１つである、請求項３５または３６に記載のシステム。
【請求項３８】
細胞構造、特に細胞組織の細胞を判別するための方法であって、
ａ）前記細胞構造のインピーダンスの周波数スペクトルを判定するステップと、
ｂ）ＣＰＥ（３０）を含む前記細胞構造のインピーダンスの少なくとも１つのモデル（２４；３４；３４’；３８；４２）を定義するステップと、
ｃ）ステップａ）で判定したスペクトルと、前記細胞構造のインピーダンスの各モデル（２４；３４；３４’；３８；４２）の相関を最適化するＣＰＥ（３０）のインピーダンスを判定するステップ（４４）と、
ｄ）前記ＣＰＥ（３０）のインピーダンスから、またはステップｃ）で判定したＣＰＥ（３０）のインピーダンスから、前記細胞構造の細胞に関する情報の項目を推定するステップ（６６）と
を含む、方法。
【請求項３９】
ステップｄ）が、２つのサブステップ：
ｄ１）各ＣＰＥ（３０）のインピーダンスから、および任意に、ステップａ）で判定したスペクトルと前記細胞構造のインピーダンスの各モデル（２４；３４；３４’；３８；４２）の相関を最適化するパラメータから、前記細胞構造の要素の個々の静電容量のセットを表す実効静電容量を推定するステップ（４８）と、
ｄ２）前記実効静電容量から、またはステップｄ１）で判定した実効静電容量から、前記細胞構造の細胞に関する情報の項目を推定するステップ（６６）と
からなる、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
ステップｄ１）において、前記実効静電容量が、前記細胞構造のインピーダンス（２４；３４；３４’；３８；４２）および並列の個々の回路をまとめてグループ分けした電気モデルのインピーダンスを同定することにより判定され、個々の回路が、それぞれ、少なくとも１つの個々の抵抗および少なくとも１つの個々の静電容量を含み、前記実効静電容量が、個々の静電容量のすべてからもたらされる静電容量を表す、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
個々の回路が、それぞれ、第２の個々の抵抗と個々の静電容量の並列接続と直列の第１の個々の抵抗を含む、好ましくはこれらからなり、前記実効静電容量が、前記個々の静電容量の合計と等しい、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
ステップｄ１）において、前記実効静電容量が、前記細胞構造のインピーダンス（２４；３４；３８；４２）および前記実効静電容量と第２の抵抗の並列接続と直列に接続した第１の抵抗を含む電気モデルのインピーダンスを同定することにより判定される、請求項４０〜４１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４３】
ステップａ）において、前記細胞構造の前記インピーダンスの実数部および／または虚数部および／または係数および／または位相の周波数スペクトルを判定する、請求項３８〜４２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４４】
ステップｄ）が、既知の組成の１つまたは複数の細胞構造で行った試験に特に対応するあらかじめ確立した値と、前記ＣＰＥのインピーダンス、および／または前記細胞構造のインピーダンスのモデル、および／または前記細胞構造の前記実効静電容量のパラメータの比較のサブステップを含む、請求項３８〜４３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４５】
ステップｄ）で、前記細胞構造の細胞に関する情報の項目が、
前記細胞構造の細胞の種類と、
前記細胞構造の組成と、
前記細胞構造に存在する細胞の層の数と、
前記細胞の状態、特に前記細胞の炎症性状態、癌性状態、健常な状態、または幹細胞の未分化した状態もしくは分化した状態と
のうちの少なくとも１つを含み、
適切な場合、１つまたは複数のあらかじめ確立した値を用いて、前記細胞構造の前記インピーダンスのモデルのパラメータの比較から、および／または前記判定した実効静電容量から、前記情報の項目を推定する、
請求項３８〜４４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４６】
少なくとも２つの電極、好ましくは４つの電極が、前記細胞構造と接触しており、
ステップａ）が、
ｉ）埋め込まれた電極間に交流電流を印加するステップ（１６）と、
ｉｉ）前記交流電流の周波数を変動させ、対応する電圧および電流の強さを判定するステップ（１８）と、
ｉｉｉ）前記電圧と前記強さとの間の比率を判定することにより、インピーダンスを計算するステップ（２０）と
を含む、請求項３８〜４５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４７】
前記細胞構造の前記インピーダンスのモデル（２４；３４；３４’；３８）が、前記ＣＰＥ（３０）の並列接続と直列に接続した第１の抵抗（２６）、および第２の抵抗（３２）を含み、好ましくはこれらからなり、前記モデルが、好ましくは、前記第１の抵抗（２６）と直列に接続した第２のＣＰＥ（３６）をさらに含む、請求項３８〜４６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４８】
前記細胞構造のインピーダンスの１つのモデル（３８）が、さらに、並列の前記第２の抵抗（３２）および前記ＣＰＥ（３０）と前記第１の抵抗（２６）の直列接続と並列に接続した第３の抵抗（４０）を含み、好ましくは、適切な場合に前記第２のＣＰＥ（３６）を含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項４９】
前記細胞構造のインピーダンスのモデル（４２）が、一方で抵抗（２６）の並列接続、および他方で前記ＣＰＥ（３０）と直列に接続した抵抗（３２）を含む、または好ましくはこれらからなる、請求項３８〜４８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５０】
前記ＣＰＥ（３０）のインピーダンスＺＣＰＥが、
【数５】
2019502931.tif 000025
（式中、
ｊが、−１の平方根であり；
ωが、前記インピーダンスを通った電流のパルスであり；
Ｑ０が実数（擬似静電容量）であり；
αが、０〜１の実数である）
の形態であって、
前記パラメータＱ０およびαが、ステップｃ）で判定される、
請求項３８〜４９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５１】
ステップｄ１）で、実効静電容量が、式
【数６】
2019502931.tif 000026
であって、式中、
【数７】
2019502931.tif 000027
が、それぞれ、計算モデルを形成するための、ＣＰＥと並列にある第２の抵抗と直列に接続した第１の抵抗のインピーダンスであり、これらインピーダンスが、前記細胞構造のモデルのパラメータの関数として前記計算モデルと前記細胞構造のモデルを相関させるために、判定される
式によって得られる、請求項４３が適用可能な、請求項３８〜５０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５２】
ステップｂ）において、前記細胞構造の前記インピーダンスの単一のモデル（２４；３４；３４’；３８；４２）が選択され、ステップｃ）において、前記ＣＰＥ（３０）のインピーダンスの単一の形態が選択される、請求項３８〜５１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５３】
ステップｂ）において、前記細胞構造のインピーダンスのモデル（２４；３４；３４’；３８；４２）の数が選択され、かつ／または、ステップｃ）において、前記ＣＰＥ（３０）のインピーダンスの形態の数が選択され、前記細胞構造のインピーダンスのモデル（２４；３４；３８；４２）の選択および／または前記ＣＰＥ（３０）のインピーダンスの形態の選択が、ステップＡ）の間、ステップｃ）〜ｄ）の間でなされ、前記細胞構造とインピーダンスのモデル（２４；３４；３４’；３８；４２）の相関の基準を最適化し、前記相関の基準が、たとえば前記細胞構造のインピーダンスのモデル（２４；３４；３４’；３８；４２）と前記ステップａ）で判定されたスペクトルとの間の標準偏差の最小値である、
請求項３８〜５２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５４】
細胞構造のインピーダンスを測定するための手段（１０２）と、
請求項１〜５３のいずれか１項に記載の方法を実行するための、前記測定手段（１０２）と接続した電子制御部（１０６）と
を含む、請求項３８〜５３のいずれか１項に記載の方法を実行するためのシステム。
【請求項５５】
前記測定手段が、前記細胞構造（１０４）と接触するように意図されている２つ、好ましくは４つの電極（１１０；１１２；１１６；１１８）と接続した、交流電流発生器（１０８）と、前記電極のうち２つの電極間の電圧または電流の強さを測定するための装置（１１４）とを含み、その結果前記対応するインピーダンスが、前記電子制御部（１０６）で判定できる、請求項５４に記載のシステム。
【請求項５６】
前記測定手段が、医療機器（１２０）、特に前記電極が固定されている、人体に埋め込まれ得るまたは人体に使用され得る医療機器を含み、その結果前記医療機器（１２０）が、好ましくは、患者の体外と接触することなく、前記インピーダンスまたは前記電極間の電流の強さおよび電圧に関連する情報の項目を通信するよう適合されている、請求項５５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、細胞の判別と、細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を判定するための方法と、この方法を行うシステムとに関する。
【０００２】
本明細書中、細胞の判別は、ある組織の細胞、またはより広い意味では細胞構造の細胞に関連する情報の判定を含むことが、理解されている。細胞に関連する情報は、特に組織に存在する細胞の種類および／またはそれらの状態を含むことができ、細胞の状態として、特には、炎症性状態、癌性状態、または健常性状態、および特に過形成（ｈｙｐｅｒｐｌａｓｉｅ）段階、異形成段階、ｉｎ  ｓｉｔｕでの癌腫段階、侵襲性癌腫段階、転移性癌腫段階を含む癌性段階が挙げられる。
【０００３】
組織に存在する細胞の種類の判定は、たとえばステントを適合させた後に、動脈の内皮の治癒を追跡する際に有益であり得る。ステントの挿入は、動脈の内皮に創傷をもたらし得ることが知られている。この創傷の結果として、内皮細胞、平滑筋細胞、および血小板（ｐｌａｔｅｌｅｔｓまたはｔｈｒｏｍｂｏｃｙｔｅｓ）を含み得る瘢痕組織が形成される場合がある。これら細胞の増殖は、場合により再狭窄または血栓症などの重篤な症状を引き起こし得る。よって、瘢痕組織の細胞を特にｉｎ  ｓｉｔｕで判別できることが特に好都合である。
【０００４】
細胞構造、特に組織内の細胞の種類および／または細胞の状態を判定することを目的とする、多くのデバイスおよび方法がすでに提案されている。これらの方法は、通常、組織または細胞のインピーダンスの測定に基づくものである。
【０００５】
米国特許第６４３７５５１号は、細胞を検出および同定するためのマイクロ流体デバイスを記載している。このマイクロ流体デバイスは、電極と共に提供された少なくとも１つのマイクロコンジットを含むマイクロ流体チップと、マイクロコンジットを通過した粒子に関連するシグナルを検出する電極に接続した電気回路とを含む。この文書によると、細胞の膜静電容量の値を、測定したインピーダンスのスペクトルの差異から計算し、次いでこの値によって細胞を選別することが可能である。しかしながら、これにより判定した膜静電容量は、細胞ごとに差異が大きく、さらには同じ種類の２つの細胞間であっても差異が大きい。よってこの方法は、限定した度合の実現性を呈し、さらにはｉｎ  ｖｉｖｏでは実行することができない。
【０００６】
欧州特許第２２７１９３３号は、細胞または細胞構造を特徴づけるための方法を記載する。この方法は、まず、試験される試料の正規化したインピーダンスを、ある範囲の周波数にわたり判定することを含む。正規化したインピーダンスは、使用した試験システムで実際に測定した試料のインピーダンスと、試験される試料を用いない試験システムのオフロードインピーダンス（ｏｆｆ−ｌｏａｄ  ｉｍｐｅｄａｎｃｅ）との間の比率に対応する。この方法によると、結果として試料の細胞の種類は、正規化したインピーダンスの１つまたは複数のピークのある周波数の関数として判定することができる。またこの方法は、１つまたは複数のピークのある周波数が、測定ごとおよび試験システムごとに非常に変動する場合があるため、限定した度合の実現性を提示する。さらにこの方法は、試験される試料が存在する場合に直面する状況に類似する試験条件を伴う、「オフロード」の測定を必要とするため、ｉｎ  ｖｉｖｏで実施することが困難であり、血液の特性が急速かつ有意な変動を呈するため、達成することが困難である場合がある。
【０００７】
また欧州特許第２２７１９３３号は、正規化したインピーダンスをモデル化するための等価回路を判定することが可能であることを教示する。この場合、回路の静電容量または抵抗の値から結論を描くことができ、ここでは臓器の特徴および／または臓器の生育段階の特徴である。この特許は、この状況下で行うことができるモデルについては記載していない。
【０００８】
米国特許第９，１２１，８０６号は、細胞が癌性かどうかを判定するため、体外から細胞の増殖をモニタリングするインピーダンス分光法を使用するための器具を記載している。等価回路のモデル化が、ＣＰＥを用いて行われている。細胞層の抵抗およびＣＰＥｃｅｌｌの展開が、時間に対してプロットされている。
【０００９】
米国特許公開公報第２０１２／０３１６４５４号は、人体の中での蝸牛インプラントの配置をモニタリングするためにインピーダンス分光法を使用する技術であって、同インプラントがどの程度組織に近いか、および何の組織が電極に近いかを同定するために電極を使用する、技術を開示する。この文書は、ＣＰＥを含む等価回路のモデルを用いて等価回路のモデル化を行うことを記載している。１つまたは複数の組織構造に対する電極の近さを同定するために、ある曲線を計算し、従来の曲線パターンと比較している。
【００１０】
論文“Ａ  ｃｅｌｌ  ｉｍｐｅｄａｎｃｅ  ｓｅｎｓｏｒ  ｃｈｉｐ  ｆｏｒ  ｃａｎｃｅｒ  ｃｅｌｌｓ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｓｉｎｇｌｅ  ｃｅｌｌ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”（Ｔｉｅｎ  Ａｎｈ  Ｎｇｕｙｅｎら、ＩＭＴＥＫ，フライブルク大学（ドイツフライブルク））は、インピーダンス分光法および等価回路のモデリング（ｃｉｒｃｕｉｔ  ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ  ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ）を使用する、高解像能の癌細胞の検出用のチップを開示しており、使用されるモデルはＣＰＥを含む。細胞の判別は、等価モデルの膜静電容量Ｃｍの修正に基づくものである。
【００１１】
論文“Ａ  ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  ｉｍｐｅｄａｎｃｅ  ｍｅｓｕｒｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  ｗｈｏｌｅ  ｃｅｌｌｓ”（Ｙｏｕｃｈｕｎ  Ｘｕら、  Ｂｉｏｓｅｎｓｏｒｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ，  ７７  （２０１６）  ８２４−８３６）は、ＣＰＥでの等価回路モデル化を使用する分光法技術を含む、細胞でのインピーダンス測定のための様々な技術を記載している。細胞膜の静電容量Ｃｍｅｍなどの様々なパラメータが計算されている。
【００１２】
論文“Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  ｃａｐａｃｉｔａｎｃｅ  ａｎｄ  ｆｉｌｍ  ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ  ｆｒｏｍ  ｃｏｎｓｔａｎｔ−ｐｈａｓｅ−ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ”（Ｂｒｙａｎ  Ｈｉｒｓｃｈｏｒｎら、Ｅｌｅｃｔｒｏｃｈｉｍｉｃａ  Ａｃｔａ（２０１０）６２１８−６２２７）は、２種類の時定数分布、すなわち表面分布および正規分布のための、ＣＰＥのパラメータからの実効静電容量の判定を論述する。電極表面でのファラデー反応への適用が開示されている。ヒトの皮膚の実効静電容量が、皮膚の厚さを評価しようとするために計算されている。
【００１３】
細胞の種類および／または状態を比較的正確に判定でき、必要に応じてｉｎ  ｖｉｖｏでの測定のために運用できる方法およびシステムが必要とされている。
【００１４】
本発明の例示的な実施形態は、第１の態様において、細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を判定するための方法であって、上記方法が、細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値を、細胞の少なくとも１つの既知の種類および／または状態に関して判定した少なくとも１つの参照値と比較することと、
前記細胞構造の少なくとも１つの種類および／または状態を、少なくともこの比較に基づき判定することと
を含み、
前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、擬似静電容量を有する第１のＣＰＥ（定位相要素：ｃｏｎｓｔａｎｔ  ｐｈａｓｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ）を少なくとも含む細胞構造のインピーダンスの少なくとも１つの等価回路のモデルに基づき、前記実効静電容量Ｃｅｆｆが、少なくとも、前記第１のＣＰＥの擬似静電容量および前記等価回路のモデルの少なくとも１つの電気抵抗量（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ｒｅｓｉｓｔｉｖｉｔｙ  ｑｕａｎｔｉｔｙ）に依拠する、方法に関する。
【００１５】
Ｃｅｆｆは、静電容量の性質を有しており、第１のＣＰＥの擬似静電容量の累乗×電気抵抗量の累乗として表されてもよい。
【００１６】
本発明の一部の実施形態に係る方法が、異なる種類の細胞および／または同一の種類の細胞において異なる状態を正確に判別することを可能にすることが見いだされた。本方法は、効果的であり、精確であり、かつ迅速である。さらに、較正測定を全く必要としなくてもよく、ｉｎ  ｖｉｖｏで実施することができる。
【００１７】
実効静電容量を表す値は、一次関数または非一次関数による実効静電容量の像の実効静電容量自体であってもよい。この関数は、今以上に正確な判定のために、唯一のパラメータで実効静電容量を有してもよく、または他のパラメータを含んでもよい。
【００１８】
本方法は、細胞構造の少なくとも１つのインピーダンススペクトルに基づき実効静電容量を表す値を計算することを含んでもよい。インピーダンススペクトルはこの計算のため、たとえばいくらかのスケーリングにより変換されてもよく、または未加工のインピーダンススペクトル（ｒａｗ  ｉｍｐｅｄａｎｃｅ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ）を使用してもよい。インピーダンススペクトルを変換する場合、実効静電容量を表す値の計算は、インピーダンススペクトル（ｉｍｐｅｎｄａｎｃｅ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ）に関して実行された変換を考慮する。
【００１９】
本方法は、数理最適化方法を考慮してインピーダンススペクトルを最良に適合する等価回路のモデルのパラメータを判定することを含んでもよい。
【００２０】
本方法は、インピーダンススペクトルを測定することを含んでもよい。言い換えると、同一のシステムがこの測定を行い、実効静電容量を表す値を計算してもよい。変形例では、実効静電容量を表す値を計算するシステムは、上記測定を行うシステムと同一ではない。たとえば測定は、第三者により行われ、実効静電容量を表す値を計算するサーバにネットワークを介して送信される。次いで、この判定の結果を第三者に戻してもよい。
【００２１】
インピーダンススペクトルは、約１０３Ｈｚ〜１０８Ｈｚの範囲の周波数、好ましくは約１０４Ｈｚ〜１０７Ｈｚの範囲の周波数で測定してもよい。
【００２２】
本方法は、細胞構造の実効静電容量を表す少なくとも１つの値を、複数の既知の細胞の種類に関して判定した複数の参照値と比較することと、上記細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類を、少なくともこの比較に基づき判定することとを含んでもよい。
【００２３】
複数の既知の細胞種は、少なくとも３つの細胞種、たとえば内皮細胞、平滑筋細胞、および血小板を含んでもよい。
【００２４】
本方法は、細胞構造の実効静電容量を表す少なくとも１つの値を、細胞の複数の既知の状態に関して判定した複数の参照値と比較することと、上記細胞構造の細胞の少なくとも１つの状態を少なくともこの比較に基づき判定することとを含んでもよい。この状態は、炎症性の状態、癌性の状態、健常な状態、および幹細胞の未分化な状態または分化した状態、ならびに、特に過形成段階、異形成段階、ｉｎ  ｓｉｔｕでの癌腫、侵襲性癌腫の段階、転移性癌腫の段階を含む癌性の段階のうちの少なくとも１つであってもよい。
【００２５】
周波数スペクトルは、ｉｎ  ｖｉｖｏで測定してもよい。一部の例示的な実施形態では、周波数スペクトルは、哺乳類においてｉｎ  ｖｉｖｏで判定する。細胞構造は、ステント、スキャフォールド、グラフト、カテーテル、ガイドワイヤー、プローブ、閉鎖装置、心臓弁、ペースメーカー、ＩＣＤステントのうちの１つである外科装置の近くに存在してもよい。
【００２６】
変形例では、周波数スペクトルは、ｉｎ  ｖｉｔｒｏで測定される。
【００２７】
周波数スペクトルは、少なくとも２つの電極を用いて判定されるが、好ましくは少なくとも４つの電極を使用する。
【００２８】
第１のＣＰＥは、好ましくは、
【数１】
2019502931.tif 000003
（式中、
Ｑ０が、ＣＰＥ（ｃｏｎｔａｎｔ  ｐｈａｓｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ）の擬似静電容量であり、αが、０〜１の間の実数であり、実効静電容量Ｃｅｆｆが、Ｑ０およびαに少なくとも依拠する）
の形態でインピーダンスを有する膜のＣＰＥ：ＣＰＥｍである。
【００２９】
細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値は、Ｃｅｆｆ／Ｓであってもよく、ここでＳは、どの実効静電容量を計算するかに基づきインピーダンススペクトルを測定するための電極の全表面である。
【００３０】
細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値は、ｌｏｇ（Ｃｅｆｆ）または他のいずれかの一次関数または非一次関数であってもよい。
【００３１】
等価回路のモデルは、好ましくは、二重層のＣＰＥ：ＣＰＥｄｌである第２のＣＰＥを含む。
【００３２】
等価回路のモデルは、抵抗器Ｒ２により分路した前記インピーダンス
【数２】
2019502931.tif 000004
の第１のＣＰＥにより構成された分路回路、および分路回路と直列の抵抗器Ｒ１を含んでもよい。
【００３３】
好ましくは、等価回路は、抵抗器Ｒ１と直列の第２のＣＰＥをさらに含む。
【００３４】
実効静電容量Ｃｅｆｆは、式
【数３】
2019502931.tif 000005
により得られてもよい。
【００３５】
変形例では、実効静電容量Ｃｅｆｆは、式
【数４】
2019502931.tif 000006
により得られてもよい。
【００３６】
好ましくは、実効静電容量は、少なくとも、第１のＣＰＥの表面分布モデルに基づき、判定される。変形例ではまたはさらには、実効静電容量は、少なくとも、第１のＣＰＥの厚さ分布モデルに基づき判定される。
【００３７】
本方法は、
細胞構造の組成と、
細胞構造に存在する細胞の層の数と
に関連する少なくとも１つの情報を、少なくとも比較に基づき送達することを含んでもよい。
【００３８】
一部の実施形態では、外科装置を埋め込んだ後の治癒をモニタリングするための方法であって、外科装置の近くの細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を判定するために上記に定義された方法を行うことを含み、治癒過程の展開を表すための、方法を提供する。
【００３９】
外科装置は、ステント、スキャフォールド、グラフト、カテーテル、ガイドワイヤー、プローブ、閉鎖装置、心臓弁、ペースメーカー、ＩＣＤのうちの１つであってもよい。外科装置は、永続的に埋め込まれてもよく、または埋め込まれなくてもよい。外科装置は、埋め込まれていてもよく、取り除かれてもよい。
【００４０】
一部の実施形態では、少なくとも１つの刺激に対する細胞構造の応答を評価するための方法であって、少なくとも１つの刺激に対する応答を表す、細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を判定するための上記に定義した方法を行うことを含む、方法を提供する。
【００４１】
この刺激は、化学的、生化学的、または生物学的な刺激であってもよい。
【００４２】
また例示的な実施形態は、特に上記に定義した方法を行うためのシステムであって、
細胞構造のインピーダンススペクトルを測定する少なくとも１対の電極を含む測定手段と、
細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値を計算するよう構成された計算手段であって、実効静電容量Ｃｅｆｆが、擬似静電容量を有する第１のＣＰＥを少なくとも含む細胞構造のインピーダンスの少なくとも１つの等価回路のモデルに基づき、実効静電容量Ｃｅｆｆが、少なくとも、第１のＣＰＥの擬似静電容量および等価回路の少なくとも１つの電気抵抗量に依拠する、計算手段と
を含む、システムに関する。
【００４３】
さらに、計算手段は、細胞構造の実効静電容量Ｃｅｆｆを表す少なくとも１つの値を、既知の細胞の種類および／または状態に関して判定した少なくとも１つの参照値と比較し、細胞構造の細胞の少なくとも１つの種類および／または状態を、少なくともこの比較に基づき判定するように構成されていてもよい。
【００４４】
このシステムは、埋め込み可能な外科装置であってもよい。
【００４５】
このシステムは、測定手段および無線送信機を含む埋め込み可能な外科装置であって、計算手段が、埋め込み可能な外科装置の外にあり、上記無線送信機により送信されたデータを受信する受信機を含む、埋め込み可能な外科装置を含んでもよい。埋め込み可能な外科装置は、ステント、スキャフォールド、グラフト、カテーテル、ガイドワイヤー、プローブ、閉鎖装置、心臓弁、ペースメーカー、ＩＣＤステントのうちの１つであってもよい。
【００４６】
一部の実施形態では、細胞構造、特に細胞組織の細胞を判別するための方法であって、
ａ）細胞構造のインピーダンスの周波数スペクトルを判定するステップと、
ｂ）ＣＰＥを含む細胞構造のインピーダンスの少なくとも１つのモデルを定義するステップと、
ｃ）ａ）で判定したスペクトルと細胞構造のインピーダンスの各モデルの相関を最適化するＣＰＥのインピーダンスを判定するステップと、
ｄ）ＣＰＥのインピーダンスから、またはｃ）で判定したＣＰＥのインピーダンスから、細胞構造の細胞に関する情報の項目を推定するステップと
を含む、方法を提供する。
【００４７】
ＣＰＥを含むモデルの使用は、試験する細胞構造に関する情報をより正確に推定することを可能にし得る。
【００４８】
一部の実施形態では、本方法は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を、単独または組み合わせで提示してもよい：
―ステップｄ）は、２つのサブステップ：
ｄ１）各ＣＰＥのインピーダンスから、および任意に、ステップａ）で判定したスペクトルと細胞構造のインピーダンスの各モデルの相関を最適化するパラメータから、細胞構造の要素の個々の静電容量のセットを表す実効静電容量を推定するステップと、
推定するステップと、
ｄ２）実効静電容量から、またはステップｄ１）で判定した実効静電容量から、細胞構造の細胞に関する情報の項目を推定するステップと
からなる；
―ステップｄ１）で、実効静電容量が、細胞構造のインピーダンス、および並列の個々の回路をまとめてグループ分けした電気モデルのインピーダンスを同定することにより判定され、個々の回路が、それぞれ、少なくとも１つの個々の抵抗および少なくとも１つの個々の静電容量を含み、実効静電容量が、個々の静電容量のすべてからもたらされる静電容量を表す；
―個々の回路が、それぞれ、第２の個々の抵抗と個々の静電容量の並列接続と直列の第１の個々の抵抗を含み、好ましくはこれらからなり、実効静電容量が、個々の静電容量の合計と等しく；
―ステップｄ１）で、実効静電容量が、細胞構造のインピーダンスおよび実効静電容量と第２の抵抗の並列接続と直列に接続した第１の抵抗を含む電気モデルのインピーダンスを同定することにより、判定され；
―ステップａ）で、細胞構造のインピーダンスの実数部および／または虚数部および／または係数および／または位相の周波数スペクトルが判定され；
―ステップｄ）が、既知の組成の１つまたは複数の細胞構造で行った試験に特に対応するあらかじめ確立した値と、ＣＰＥのインピーダンス、および／または細胞構造のインピーダンスのモデル、および／または細胞構造の実効静電容量のパラメータの比較のサブステップを含み；
―ステップｄ）で、細胞構造の細胞に関する情報の項目が、
細胞構造の細胞の種類
細胞構造の組成
細胞構造に存在する細胞の層の数
細胞の状態、特に細胞の炎症性状態、癌性状態、健常な状態、または幹細胞の未分化な状態もしくは分化した状態
のうちの少なくとも１つを含み；
情報の項目は、適切な場合に、１つまたは複数のあらかじめ確立した値を用いて、細胞構造のインピーダンスのモデルのパラメータの比較から、および／または判定された実効静電容量から推定され；
―ステップａ）は、
ｉ）細胞構造と、少なくとも２つの電極、好ましくは４つの電極との間の接触を確立することと、
ｉｉ）埋め込んだ電極間に交流電流を印加することと、
ｉｉｉ）交流電流の周波数を変えることと、対応する電圧および電流の強さを判定することと、
ｉｖ）電圧と強さとの間の比率を判定することによりインピーダンスを計算することと
を含み；
―細胞構造のインピーダンスのモデルが、ＣＰＥおよび第２の抵抗の並列接続と直列に接続した第１の抵抗を含み、好ましくはこれらからなり、上記モデルが、好ましくは、第１の抵抗と直列に接続した第２のＣＰＥをさらに含み；
―上記細胞構造のインピーダンスの１つのモデルが、並列にある第２の抵抗およびＣＰＥと第１の抵抗の直列接続と並列に接続した第３の抵抗、および適切な場合、好ましくは第２のＣＰＥをさらに含み；
―細胞構造のインピーダンスのモデルが、好ましくは、一方では抵抗の並列接続、および他方ではＣＰＥと直列に接続した抵抗を含み、好ましくはこれらからなり；
―ＣＰＥのインピーダンスＺＣＰＥは、
【数５】
2019502931.tif 000007
（式中、
ｊが−１の平方根であり、
ωが、インピーダンスを通過する電流のパルスであり、
Ｑ０が、実数（擬似静電容量）であり、
αが、０〜１の間の実数である）
の形態であり；
―ステップｄ１）で、実効静電容量が、式
【数６】
2019502931.tif 000008
（式中、Ｒ１、Ｒ２、および
【数７】
2019502931.tif 000009
が、それぞれ、計算モデルを形成するための、ＣＰＥと並列の第２の抵抗と直列に接続した第１の抵抗のそれぞれのインピーダンスであり、これらのインピーダンスが、細胞構造のモデルのパラメータの関数として、計算モデルと細胞構造のモデルを相関させるために判定される）
により提供され；
―ステップｂ）で、細胞構造のインピーダンスの単一のモデルが選択され、ステップｃ）で、ＣＰＥのインピーダンスの単一の形態が選択され；
―ステップｂ）で、細胞構造のインピーダンスのモデルの数が選択され、かつ／またはステップｃ）で、ＣＰＥのインピーダンスの形態の数が選択され、細胞構造のインピーダンスのモデルおよび／またはＣＰＥのインピーダンスの形態の選択が、ステップＡ）の間、ステップｃ）〜ｄ）の間でなされ、細胞構造とインピーダンスのモデルの相関の基準を最適化し、相関の基準が、たとえば細胞構造のインピーダンスのモデルとステップａ）で判定したスペクトルとの間の標準偏差の最小値である。
【００４９】
一部の実施形態では、すべてを組み合わせた上述の方法を実施するためのシステムであって、
細胞構造のインピーダンスを測定するための手段と、
上述の方法を実施するための、測定手段に接続した電子制御部と
を含む、システムを提供する。
【００５０】
一部の実施形態では、本システムは、以下の特徴のうちの１つまたは複数を、単独または組み合わせで提示する：
―測定手段は、細胞構造と接触するように意図された２つ、好ましくは４つの電極と接続した交流電流発生器と、電極のうち２つの電極間の電圧または電流の強さを測定する装置とを含み、その結果、対応するインピーダンスを、上記電子制御部で判定することができ；
―上記測定手段が、医療機器、特に電極が固定されている、人体に埋め込まれ得るまたは人体に使用され得る医療機器を含み、その結果医療機器が、好ましくは、患者の体外と接触することなく、インピーダンス、または電極間の電流の強さおよび電圧に関連する情報の項目を通信するように適合されている。
【００５１】
様々な実施形態の他の特徴および利点は、以下の詳細な説明を読むことにより明白であり、この説明は添付の図面を参照するものである。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】組織中の細胞を判別するための例示的な方法の流れ図である。
【図２】周波数スペクトルから、組織のインピーダンスを判定するための例示的な方法の流れ図である。
【図３】細胞組織のインピーダンスの係数の例示的な周波数スペクトルを表す。
【図４】ＣＰＥを含む、図１の方法で実施できる、組織のインピーダンスの例示的なモデルを例示する。
【図５】ＣＰＥを含む、図１の方法で実施できる、組織のインピーダンスの例示的なモデルを例示する。
【図５Ａ】ＣＰＥを含む、図１の方法で実施できる、組織のインピーダンスの例示的なモデルを例示する。
【図６】ＣＰＥを含む、図１の方法で実施できる、組織のインピーダンスの例示的なモデルを例示する。
【図７】ＣＰＥを含む、図１の方法で実施できる、組織のインピーダンスの例示的なモデルを例示する。
【図８】図１の方法により判定した細胞構造の実効静電容量の、図の形態での例を示す。
【図９】図１の方法を実施するための例示的なシステムを例示する。
【図１０Ａ】実験データの振幅および位相のスペクトルを示す。
【図１０Ｂ】実験データの振幅および位相のスペクトルを示す。
【図１１Ａ】様々なパラメータの分布を示す。
【図１１Ｂ】様々なパラメータの分布を示す。
【図１２Ａ】様々なパラメータの分布を示す。
【図１２Ｂ】様々なパラメータの分布を示す。
【図１２Ｃ】様々なパラメータの分布を示す。
【図１２Ｄ】様々なパラメータの分布を示す。
【図１２Ｅ】様々なパラメータの分布を示す。
【図１２Ｆ】様々なパラメータの分布を示す。
【図１３】異なる細胞種の実効静電容量を表す値の分布を示す。
【図１４】異なる細胞種の実効静電容量を表す値の分布を示す。
【図１５】異なる細胞種の実効静電容量を表す値の分布を示す。
【図１６】本発明に従い作製されたシステムの例を示す。
【図１７】本発明に従い作製されたシステムの例を示す。
【００５３】
一部の実施形態では、方法は、細胞構造、特に細胞組織の細胞の判別を可能にする。「判別」は、この、細胞を判別、たとえば組織の細胞の種類を判定する、方法により得られる可能性を含むことが理解されている。より一般的には、本方法により可能となった判別は、試験した組織中の細胞に関連する情報の少なくとも１つの項目を判定することを含む。この方法の効力により判定され得る情報の項目の例は、後述されている。
【００５４】
図１に概略的に例示されるように、細胞判別方法１０は、試験される細胞構造のインピーダンスの周波数スペクトルを判定する第１のステップ１２を含む。以下では、細胞の組織の構造は、細胞構造の例とする。
【００５５】
スペクトルは、後者は複素数とすることができ、対応する周波数の、組織のインピーダンスの対となる値のセットを含むことが理解されている。よってこのスペクトルは離散されてもよく、有限数の対のみを含んでもよい。これらの対は、特にはいくつかのＨｚ、さらには数十のＨｚ、さらには数百のＨｚにより分割されてもよい。しかしながら、好ましくは、このステップで判定されたスペクトルは、周波数バンドにわたって、連続、擬似連続（ｐｓｅｕｄｏ−ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ）、または離散化されている。偽連続は、スペクトルが、１００Ｈｚ以下、好ましくは１０Ｈｚ以下、さらに好ましくは１Ｈｚ以下で分割された連続した周波数で判定されていることを意味することが、理解されている。組織のインピーダンスが判定される周波数バンドは、たとえば１０ｋＨｚ、好ましくは１００ｋＨｚから、拡張する。実際に、低い周波数では、組織の細胞の膜は、電気絶縁体として作用することにより、インピーダンスは非常に高くなり、とりわけほとんど変動しない。さらに、組織のインピーダンスが判定される周波数バンドは、たとえば最大１００ＭＨｚ、好ましくは１ＭＨｚ拡張する。実際に、高い周波数では、組織を構成する細胞壁は、電気的観点から透過性となる。よって測定したインピーダンスは細胞壁を表さない。このスペクトルは、細胞構造の複素インピーダンスの実数部および／または虚数部および／または係数および／または位相の周波数スペクトルであってもよい。
【００５６】
この組織のインピーダンスの周波数スペクトルを判定する第１のステップ１２は、特に後述されるように行われてもよい。
【００５７】
第１に、ステップ１４の間、２つ、好ましくは３つ、さらにより好ましくは４つの電極が、試験される組織と接触して配置されており、電極は、交流電流発生器と接続している。２つの電極に試験される組織へ電流を通させ、かつ他の２つの電極間で電位差を測定することが可能であるため、４つの電極を用いた測定が好ましい。これにより、測定の精度を改善することができる。次に、ステップ１６の間で、交流電流を、組織に埋め込まれた電極間に印加する。次に、ステップ１８の間に印加された電流の周波数を変えることにより、対応する電圧を、異なる周波数に関して電極の末端で測定する。最後に、ステップ２０の間に、測定した電圧と印加した電流との間の比率を、測定を行った各周波数に関して計算する。この比率は、測定周波数の関数としての、試験した組織のインピーダンスを提供する。計算した比率により、組織のインピーダンスの周波数スペクトルを定義することができる。
【００５８】
スペクトルが連続性または擬似連続性である場合、図３に例示されるように、この特定の場合には曲線の形態で、周波数の関数としての組織のインピーダンスの係数が表され、後者の場合は対数尺度でプロットされる。対数尺度は、Ｘ軸に使用されることに留意すべきである。
【００５９】
判別方法１０のステップ２２では、次いで、組織のインピーダンスの異なるモデル、すなわち、組織をモデル化し得る異なる電気回路が選択される。ここでは、ＣＰＥを含み、静電容量を含まないモデルが選択される。実際に、ＣＰＥは、静電容量よりも組織の事象をより現実的にモデル化することが見いだされている。
【００６０】
ＣＰＥ（またはｃｏｎｓｔａｎｔ  ｐｈａｓｅ  ｅｌｅｍｅｎｔ）は、
【数８】
2019502931.tif 000010
（式中、
ｊが、−１の平方根であり（ｊ２＝−１）、
ωが、電流の特定のパルスであり（ω＝２πｆ、ｆが、電流の周波数である）
Ｑ０が、ＣＰＥの実パラメータであり、また擬似静電容量を表し、
αが、ＣＰＥの位相
【数９】
2019502931.tif 000011
が−απ／２に等しいように、０〜１の、ＣＰＥの別の実パラメータである）
の形態のインピーダンスＺＣＰＥを有する。
【００６１】
以下の説明では、インピーダンスが上記の式［１］により提供されるＣＰＥが、例として選択されている。
【００６２】
組織のインピーダンスのモデルは、特に、図４〜７に関して後述されるモデルから選択されてもよい。明らかに、モデルが単純になると、計算が単純になる。しかしながら複合的なモデルが、測定により得られるインピーダンスのスペクトルと良好に相関することにより、より正確な結果を提供してもよい。
【００６３】
図４に例示される第１のモデル２４によると、細胞組織のインピーダンスは、ＣＰＥ３０および第２の抵抗３２の並列接続２８と直列に接続した第１の抵抗２６により、モデル化されている。
【００６４】
この場合、細胞組織の総抵抗Ｚｔｏｔは、
【数１０】
2019502931.tif 000012
（式中、
Ｚｔｏｔが、細胞組織を表す第１のモデル２４の総インピーダンスであり、
Ｒ１およびＲ２が、第１の抵抗２６および第２の抵抗３２の抵抗値である）
の形態である。
【００６５】
このようなモデルは、個々の並列接続のセットのような、組織を被覆する測定電極を特に良好に説明する。ここで個々の接続は、個々の抵抗および個々の静電容量の並列接続と直列の個々の抵抗から作製されている。このような接続により、パラメータが異なり得る並列の異なる回路により、測定電極の表面すべてにわたる時定数の分布をモデル化することができ、これらの並列の回路は、それぞれ、組織の細胞を表す。よって、組織の細胞が異なる電気的な特性、特に異なる抵抗および／または静電容量を提示し得るという事実を、モデル化することができる。
【００６６】
図５に例示されるように、第２のモデル３４は、第２のＣＰＥ３６の直列接続により図４のモデル２４を補完する。この第２のＣＰＥのインピーダンスＺＣＰＥ，２は、
【数１１】
2019502931.tif 000013
（式中、
βが、この第２のＣＰＥの定位相が−βπ／２に等しいように、０〜１の実パラメータであり、
Ｑ１が、ＣＰＥの擬似静電容量（実数）を表し、また二重層の擬似静電容量のＱｄｌとも表す）
の形態で選択されてもよい。
【００６７】
よって、この第２のモデル３４による組織の総インピーダンスＺｔｏｔは、
以下の式：
【数１２】
2019502931.tif 000014
により得られる。
【００６８】
第２のモデル３４の変形３４’が図５Ａに示されており、高周波数でのインピーダンス曲線の良好な適合のための図５の回路と並列の静電容量Ｃの追加により、図５のモデルと異なる。
【００６９】
図６に例示される第３のモデル３８は、図４のモデルと対応しており、抵抗Ｒ３の第３の抵抗４０と並列に接続している。この場合、組織の総インピーダンスＺｔｏｔは、式
【数１３】
2019502931.tif 000015
により、得られる。
【００７０】
最後に、第４の例示的なモデル４２が図７に例示されている。このモデル４２は、例示されるように、ＣＰＥ３０および第２の抵抗３２の直列接続と並列に接続した第１の抵抗２６を含む。
【００７１】
このモデル４２に関する組織の総インピーダンスＺｔｏｔは、式
【数１４】
2019502931.tif 000016
により得られる。
【００７２】
次いで、判別方法はステップ４４を続け、この間、ステップ２２で選択された各モデルに関して、ＣＰＥ３０のインピーダンスおよびモデルの他のすべての構成要素は、モデルのインピーダンスがステップ１２で判定したスペクトルとある程度整合するように判定される。
【００７３】
ステップ１２で判定されたスペクトルと、組織のインピーダンスのモデルの整合を改善させるこのステップは、当業者により知られているいずれかの最適化方法により行われてもよい。例として最小二乗法を行ってもよく、これによりこのステップ４４を実際的かつ比較的単純に行うことができる。
【００７４】
次に、判別方法１０の中間ステップ４６が提供され得る。このステップ４６は、モデルと測定したインピーダンスとの間の整合を改善するように思われるモデルを判定することを含む。このモデルは、たとえば、測定したスペクトルで標準偏差を最小限にするモデルであってもよい。以下の記載では、モデル２４が組織のインピーダンスの測定したスペクトルに最も相関するモデルとして保持される場合が、想定されている。
【００７５】
ステップ４８の間、細胞組織の実効静電容量は、ＣＰＥのインピーダンスのパラメータから、および対応するモデルから推定される。
【００７６】
理論的には、この実効静電容量は、細胞構造の要素の個々の静電容量のセットを表す。実効静電容量は、細胞構造の要素の分布した局所的な静電容量を表す。これら細胞構造の要素は、特に、細胞構造の細胞の核のすべてまたは一部であってもよく、また、ゴルジ体、小胞、ミトコンドリア、リソソーム、および膜の相互作用に役割を果たし得る他の要素などの細胞の他の部分であってもよい。また実効静電容量は、細胞の形状および細胞間の空間の影響を受けてもよい。実効静電容量は、細胞構造の一部またはすべての電気的な膜の事象の提示を可能にするモデルである。このモデルにより、細胞を関連して判別することが可能である。これは、値に関して電気的な測定の合成静電容量（ｒｅｓｕｌｔａｎｔ  ｃａｐａｃｉｔａｎｃｅ）を採取するのではなく、局所的な静電容量の分布に相当する分布モデルによって得られる理由のため、少なくとも膜静電容量と異なる。
【００７７】
より具体的には、この実効静電容量は、個々の並列接続を含むモデルで、選択した細胞構造のインピーダンスを同定することにより判定され、ここでは各個々の接続は、少なくとも１つの個々の抵抗および１つの個々の静電容量を含む。各接続は、特に、第２の個々の抵抗と個々の静電容量の並列接続と直列である第１の個々の抵抗を含む、好ましくはこれらからなる。これらの個々の接続は、細胞構造の各細胞の事象をモデル化することを目的とする。
【００７８】
モデル２４（または３４または３４’）の場合、実効静電容量の判定は、特には以下のように行われてもよい。ＣＰＥを伴うモデル２４のインピーダンスは、等価または同一のモデルのインピーダンスと比較され、ここではＣＰＥは、実効静電容量により置き換わっている。計算、厳密に述べると実効静電容量の計算は、ＣＰＥが実効静電容量により置き換わっている同一のモデルと、ＣＰＥを含む細胞構造に関して選択されたモデルのインピーダンスの実数部および／または虚数部および／または位相および／または係数を比較することにより、行われてもよい。
【００７９】
モデル２４（または３４または３４’）の場合、たとえば、式［３］から直接推定される、モデル２４のアドミッタンスの式に時定数
【数１５】
2019502931.tif 000017
を導入することにより、以下の式［８］を得る。
【数１６】
2019502931.tif 000018
ここから実効静電容量の式が
【数１７】
2019502931.tif 000019
の形態で推定されてもよい。
【００８０】
ＣＰＥを伴う細胞構造のインピーダンスの別のモデルを選択する場合、実効静電容量の対応する式を判定することができる。これを行うためには、選択した細胞構造のインピーダンスのモデルに電気的に等価であるモデル２４または３４または３４’に関して、選択されたモデルのパラメータの関数として、モデル２４または３４または３４’のインピーダンスＲ１、Ｒ２、ＺＣＰＥおよびＺＣＰＥ，２を適宜計算することで十分可能である。次に実効静電容量を、選択したモデルのパラメータの関数として表される対応する値とＲ１、Ｒ２、Ｚ０、およびαを置き換えることにより、計算されてもよい。
【００８１】
次に、細胞判別方法１０は、以前に判定した実効静電容量から、組織の細胞に関する情報の項目を推定するステップ６６を続行する。
【００８２】
この推定は、あらかじめ確立した実効静電容量の値とステップ４８で判定した実効静電容量の値を比較することにより、行われてもよい。あらかじめ確立した実効静電容量の値は、既知の媒体および既知の試験条件で、既知の組成（たとえば細胞の種類および／または細胞の状態）の組織で行われた試験の間に、入手されてもよい。あらかじめ確立された値は、異なる種類の細胞および／または異なる細胞の異なる状態、および／または異なる試験条件で測定した実効静電容量をまとめてグループ分けした、実効静電容量の値のデータベース（または他のデータ構造もしくはデータ保存の形態）にまとめてグループ分けされてもよい。この実効静電容量の値は、本測定で発見されやすい細胞の種類および状態の実効静電容量のデータベースと比較されてもよい。比較のため、実効静電容量Ｃｅｆｆは、他のパラメータと共に使用されてもよい。比較は、精確な一致でなくてもよく、実効静電容量の値があらかじめ設定した範囲内または範囲外にあるかどうかの判定を含む。
【００８３】
よって、組織の細胞を判別、すなわち、以下の情報の項目：
組織中の細胞の種類；
特に後者が、異なる種類の細胞または異なる状態の細胞で構成されている場合の、組織の組成；
組織に存在する細胞の層の数；および／または
細胞の状態、特に細胞が健常な状態、炎症性状態、変性した状態かどうか、特に感染した状態で１つまたは複数の癌性細胞があるかどうか、または分化しているかどうか
のうちの少なくとも１つを判定することができる。
【００８４】
例として、図８は、上述の方法により行われた試験の状況下で判定された実効静電容量６８、７０、７２、７４を図の形態で表す。
【００８５】
試験下では、コンフルエンスとなる細胞を得るまで細胞を培養した。行われた例示的な試験の場合、試験する組織をコンフルエンスで得るために、３７℃、５％のＣＯ２のインキュベータでの２日間の培養を必要とした。試験される異なる組織のインピーダンスのスペクトルの判定を、インピーダンス分光システムを使用して行った。スペクトルは、試験される細胞を電気的に励起しないが、精確な測定を行うためには十分である、わずかに低いと推定された交流電圧を印加することにより、１ｋＨｚ〜１０ＭＨｚで判定された。
【００８６】
実効静電容量６８は、静的な単独の試験培地の実効静電容量である。この試験培地は、細胞培養培地である。実効静電容量７０は、ウシの大動脈の内皮細胞（ＢＡＥＣ）の実効静電容量である。実効静電容量７２は、ウシの大動脈の平滑筋細胞（ＢＡＯＳＭＣ）の実効静電容量である。最後に、実効静電容量７４は、血小板（ｂｌｏｏｄ  ｐｌａｔｅｌｅｔまたはｔｈｒｏｍｂｏｃｙｔｅｓ）の実効静電容量である。この図が示すように、異なる種類の細胞の実効静電容量は、互いに明確に異なる値を提示し、これにより、混同するリスクを有さず正確に異なる種類の細胞間を効率的に区別することが可能となる。
【００８７】
よって、上述の一部の実施形態の判別方法の１つの利点は、試験される構造のインピーダンスの周波数スペクトルの単純な測定から、細胞構造、特に電極を被覆している、コンフルエントかつ単一層の細胞構造における細胞の判別を可能にすることである。得られた結果は正確である。測定したインピーダンスを正規化して処理する必要はなく、試験された試料の非存在下での参照の測定も行う必要がない。よって、本方法は、ｉｎ  ｖｉｖｏで行うことができ、すなわち、試験される細胞または細胞構造の事前のサンプリングを必要とすることがない。
【００８８】
実効静電容量を判定する場合、１つの時間での実効静電容量の単一の値は、組織の細胞を判別するために十分であってもよいことに留意すべきである。これは、経時的に静電容量の複数の判定を必要とする他の静電容量の解析を行う技術とは対照的である。これらの実施形態では、試験される細胞構造のインピーダンスの選択されたモデルのパラメータはまた、実効静電容量の比較の結果を特定するために、あらかじめ確立した値と比較されてもよい。たとえば、細胞が炎症性である場合、細胞間の結合はゆるくなる。低周波数での抵抗、すなわち、たとえばモデル２４の抵抗３２は、健常な細胞と比較して低い。よって健常な非炎症性細胞であらかじめ確立した値とこの抵抗の値の比較により、これら細胞の炎症性状態を判定することが可能である。
【００８９】
また、実効静電容量に加え、インピーダンスのモデルの他のパラメータが、細胞を判別するために考慮されてもよいことに、留意されたい。一部の実施形態では、これらの他のパラメータはまた、試験される細胞構造に関する追加的な情報の項目を判定することが可能であり得る。よって、たとえば、モデル２４の抵抗２６、３２のＲ２、または合計Ｒ１＋Ｒ２が、細胞構造の厚さを判定するために考慮されてもよい。これを行うために、一部の実施形態では、値Ｒ２、および可能であればＲ１が、測定したインピーダンススペクトルとモデル２４の相関を最適化するために、特にＣＰＥのインピーダンスの判定と同時に、判定される。次に、値Ｒ２、または合計Ｒ１＋Ｒ２を、既知の条件、たとえばｉｎ  ｖｉｔｒｏであらかじめ判定された対応する値と比較してもよい。これらのあらかじめ判定された値は、特にデータベース（または他のデータ構造）の形態で保存されてもよい。
【００９０】
上で条件付けされているように、本方法は、人体に埋め込むことができる、または人体に使用され得る装置に関連して容易に行ってもよい。
【００９１】
例として、図９は、上述の一部の実施形態の方法を実施するためのシステムの例１００を例示する。
【００９２】
システム１００は、細胞構造１０４、ここでは培地１０５、たとえば血液中に浸された単一層の組織のコンフルエントな細胞のインピーダンスを測定するための手段１０２と、本方法を実施し、測定したインピーダンスの関数としての細胞構造１０４の細胞を判別するための、測定手段１０２に接続した電子制御部１０６とを含む。
【００９３】
ここで測定手段は、細胞構造１０４と接触した２つの電極１１０、１１２に接続した交流電流の電流発生器１０８を含む。また測定手段１０２は、細胞構造１０４と接触した２つの電極１１６、１１８により細胞構造１０４に接続した、細胞構造１０４を通過した（電流の）強さを判定するための装置１１４を含む。電子制御部１０６は、たとえば電極１１０、１１２、１１６、１１８の末端での電圧および強さの測定から、細胞構造１０４のインピーダンスを判定することを可能にするために、発生器１０８および強さ測定装置１１４と接続している。
【００９４】
電極１１０、１１２、１１６、１１８は、たとえば金などの伝導性の物質からなる。
【００９５】
ここで、好ましくは、測定手段１０２は、人体に埋め込むことができ、または人体に使用することができる医療機器１２０、ここではステント１２０をさらに含む。この場合、電極１１０、１１２、１１６、１１８、交流電圧発生器および強度測定装置は、医療機器に固定されていてもよい。医療機器は、たとえば２０１４年１０月３日に出願の仏国特許出願第３０２６６３１号の「ＭＥＤＩＣＡＬ  ＤＥＶＩＣＥ  ＰＲＯＶＩＤＥＤ  ＷＩＴＨ  ＳＥＮＳＯＲＳ  ＨＡＶＩＮＧ  ＶＡＲＩＡＢＬＥ  ＩＭＰＥＤＡＮＣＥ」に記載されるような医療機器であり、この文献全体、および特に測定装置を含む埋め込み可能な医療機器の論述は、本明細書中に参照として援用されている。
【００９６】
この場合、交流発生器１０８は、ステント１２０の外にある照合部（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ  ｕｎｉｔ）により発せられる電場の影響下で電流を発するように適合されている、医療機器の本体または医療機器の本体から電気的に絶縁されたアンテナなどの電機子を含んでもよい。次に、電極は、可変インピーダンスを含むセンサーを形成してもよく、このインピーダンスは電極を被覆する細胞構造の関数として変動する。最後に、電子制御部は、特には埋め込み可能な医療機器１２０の本体に固定されたアンテナによる磁場の放出により、電極間のインピーダンスに関連した情報の項目を受信してもよい。
【００９７】
よってステント１２０により、ステント１２０が適合した後、内皮の治癒の正確な進行を確認することが可能になる。実際に、電子制御部を組み込んだ当該ステント１２０により、内皮の表面に形成されている細胞構造が、健常な内皮細胞、炎症性の内皮細胞、平滑筋細胞、および／または血小板を本質的に含むかどうかを、図１の方法を実施することにより判定することが可能となる。
【００９８】
本発明は、上述の例に限定されるものではなく、添付の特許請求の範囲により得られる定義の範囲内であれば、多くの変形が可能である。
【００９９】
よって、たとえば、ステップ２２において組織のインピーダンスの単一のモデルを選択することが可能である。この場合、モデルの数に関する最適化を行う必要はない。よって本方法は、この場合には実施することがより簡単かつ迅速になる。特に、あるモデルがより関連があるとみなされる場合にこの方法で進めることが可能である。
【０１００】
さらに、記載される例では、細胞の判別は、本質的に、計算された実効静電容量およびあらかじめ確立した値との比較に基づく。しかしながら変形として、細胞構造のインピーダンスの選択されたモデルのパラメータからの細胞の判別を用いて進めることが可能である。しかしながら、実効静電容量の値の単なる比較は、単純であり、かつ信頼性のある細胞の判別を可能にすると思われる。
【０１０１】
図１６は、本発明にしたがい作製されたシステム３００の例を示す。このシステムは、測定モジュール３０１を含み、これは埋め込まれた装置、たとえばステント、または細胞のｉｎ  ｖｉｔｒｏでの培養用の装置の一部であってもよい。
【０１０２】
測定モジュールは少なくとも２つの電極を含み、図９を参照して上述されているようなものであってもよい。
【０１０３】
またシステム３００は、たとえば測定モジュールからのデータからインピーダンススペクトルを作製するように構成されている内部処理部３０２を含む。
【０１０４】
システム３００は、受信機３０４にデータ（測定モジュール３０１からのデータおよび／または内部処理部３０２により判定したインピーダンススペクトル）を無線で送信するエミッタ３０３を含んでもよく、これはｉｎ  ｖｉｖｏで測定を行う場合は体外にあってもよい。この送信は、とりわけＲＦＩＤ、ＮＦＣ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉｆｉ、無線または赤外線などのいずれかの無線プロトコル下で行われてもよい。一部の実施形態では、送信は、インターネットを含む、１つまたは複数の有線および／または無線ローカルネットワークおよび／または広域ネットワークを介した送信を含んでもよい。
【０１０５】
システム３００は、参照データとＣｅｆｆを表す値の比較に基づき判定される細胞の種類および／または状態に関連した情報を提示するために、受信データおよびＬＣＤスクリーンなどの表示手段３０６に基づき、インピーダンススペクトル（測定モジュール３０１からのデータをエミッタ３０３から受信する場合）ならびに／または様々なパラメータおよび実効静電容量Ｃｅｆｆを計算する、外部処理部３０５を含んでもよい。様々なパラメータおよび実効静電容量を判定するために、外部処理部３０５は、インピーダンス用の１つまたは複数の等価回路に関する情報と共に構成されてもよく、上述の方法などで、少なくとも１つのモデルのパラメータを判定してもよい。また外部処理部３０５は、上述のように、実効静電容量を判定するためのモデルとして、モデルのパラメータを判定した後にモデルのうちの１つを選択するように構成されてもよい。外部処理部は、等価回路のモデルとインピーダンススペクトルとの間で適合する度合に基づき選択を行ってもよい。本システムは、これにより同定される細胞の少なくとも１つの種類および／または状態に基づき、治癒過程の展開を表す情報、たとえば、ある手法が行われた（ステントなどのインプラントの配置を含む）領域（たとえば組織）の現在の状態に関する情報を提供してもよく、かつ／または、治癒または瘢痕応答などの、領域における手法への応答を反映し得る領域の経時的な状態の変化に関する情報を提供してもよい。
【０１０６】
外部処理部は、ＡＳＩＣ、ＥＥＰＲＯＭ、または上述の外部処理部の作動を行うように特に構成された他の部品などの専用のハードウェアを含む特殊目的の装置であってもよい。他の実施形態では、外部処理部は、ラップトップ型またはデスクトップ型のパーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン／モバイルフォン、携帯端末、タブレットコンピュータ、またはモバイルコンピュータデバイスを含む他のコンピュータデバイスなどの汎用の装置であってもよい。外部処理部が、汎用の装置を伴い実施される場合、汎用の装置は、１つまたは複数の、プロセッサ、およびプロセッサによる実行のためのその中で符号化された指示を有する非一過性のコンピュータ可読記録媒体（たとえば命令レジスタ、オンチップキャッシュ、メモリ、ハードドライブ、光学的な媒体などの取り外し可能な媒体）を含んでもよく、この指示は、プロセッサに、外部処理部により行われる上述の動作を行わせる。内部処理部は、一部の実施形態では、能力を処理する任意の適切なＩＣチップまたは他のハードウェア部品であってもよい。外部処理部および内部処理部は、外部処理部がサーバで行われ、データが１つもしくは複数のネットワークまたはインターネットを介して送信される場合などで、互いに近接して配置してもよく（たとえば同一の部屋の中または５フィート以内）、または遠くに配置してもよく（たとえばビルまたは複合ビルの異なる部分において）、または互いに地理的に遠くに配置してもよい（たとえば数マイル離れている）。
【０１０７】
変形例では、図１７に示されるように、処理の一部は、データが例えばインターネットを介して送信される遠くのサーバ３１０で行われる。
【０１０８】
実施例
図１０Ａおよび１０Ｂは、それぞれ３種類の細胞、すなわち血小板、平滑筋細胞、および内皮細胞を含む細胞構造で測定したインピーダンススペクトルの振幅および位相の集合を示す。
【０１０９】
比較例
まず、Ｒ０Ｃｍｉｘ（Ｃｍｉｘ静電容量と並列のＲ０抵抗）と直列の液抵抗と直列の二重層の静電容量Ｃｄｌからなる、ＣＰＥを含まない等価回路のモデルを使用する。
【０１１０】
次に、複素インピーダンスに関する細胞層の影響を説明するＣｍｉｘパラメータを計算する。
【０１１１】
２種類の細胞でのＣｍｉｘの分布の結果が図１１Ａに示されている。２種類の細胞の間を区別することが可能である。しかしながら、第３の種類の細胞を加える場合、図１１Ｂに示されるように３種類の細胞を区別することはできない。
【０１１２】
等価回路のモデルに、より洗練された手法および実装ＣＰＥエレメントを使用し、たとえば図５に示されるモデル３４を使用する場合、システムを説明する６つのパラメータ、すなわちＲ０、Ｒｉｎｆ、Ｑ０、β、Ｑｄｌ、およびαが存在する。
【０１１３】
これらのパラメータは、等価回路のモデルのインピーダンスが図１０Ａおよび１０Ｂの実験的なインピーダンススペクトル曲線を最良に適合するように、計算することができる。
【０１１４】
次に、図１２Ａ〜１２Ｆに示されるように、各パラメータに関して、この３種類の細胞のパラメータの分布を表示することができる。
【０１１５】
各パラメータで、３種類の細胞が明確に区別できず、これらのパラメータの線形結合が、探索される細胞の判別を提供できないことが、観察できる。
【０１１６】
本発明に係る実施例
図１３は、上記の式［９］に基づき判定された、３種類の細胞に関する実効静電容量Ｃｅｆｆを表す値の分布を示す。
【０１１７】
３種類すべての細胞間を明確に区別できることが、観察できる。この精度は９０％超である。細胞間の差異は図１２Ａ〜１２Ｆと比較して有意に改善されている。
【０１１８】
等価回路が図５Ａの３４’である場合、図１４のＣｅｆｆ分布を入手する。
【０１１９】
Ｒ０−ＲｉｎｆがＲｉｎｆに関して大きいと考慮する場合、式［９］は、
【数１８】
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として簡略化することができる。
【０１２０】
結果として得られるＣｅｆｆの分布が、図１５に示されている。３種類の細胞が、なおも約８５％の精度で区別できることが、観察できる。
【０１２１】
図１３〜１５に示される分布は、細胞種の判定の参照データとして作用してもよい。
【０１２２】
たとえば、インピーダンススペクトルは、図１０Ａおよび１０Ｂのインピーダンススペクトルと同様の条件で測定されてもよく、このスペクトルに基づき、パラメータの値Ｒ０、Ｒｉｎｆ、Ｑ０、β、Ｑｄｌ、およびαが判定される。この判定は、図５の等価回路のモデルと、振幅および位相のインピーダンス曲線の最小二乗法に基づいてもよい。
【０１２３】
次に、パラメータ値Ｒ０、Ｒｉｎｆ、Ｑ０、およびαが既知であると、実効静電容量Ｃｅｆｆを計算することができ、何の細胞種に対応するかを判定するため図１３の分布と値を比較することができる。たとえば、ｎＦ／ｃｍ２でのＣｅｆｆの低い値は、細胞が第１の種類であることを示し；約５０〜約１００の値は細胞がタイプ３であることを示し、および約１００超の値は細胞がタイプ２であることを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図５Ａ】
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【図６】
2019502931.tif 000034
【図７】
2019502931.tif 000035
【図８】
2019502931.tif 000036
【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１Ａ】
2019502931.tif 000040
【図１１Ｂ】
2019502931.tif 000041
【図１２Ａ】
2019502931.tif 000042
【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
2019502931.tif 000044
【図１２Ｄ】
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【図１２Ｅ】
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【図１２Ｆ】
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【図１３】
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【図１４】
2019502931.tif 000049
【図１５】
2019502931.tif 000050
【図１６】
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【図１７】
2019502931.tif 000052
【国際調査報告】
2019502931.tif 000053
2019502931.tif 000054
2019502931.tif 000055
2019502931.tif 000056